javaScript一些常用数组方法总结

本文深入解析JavaScript数组的九大核心方法:forEach、map、reduce、filter、every、some、includes、find及findIndex,逐一展示它们的功能与用法,帮助读者掌握高效处理数组的技巧。

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// 1.forEach(让数组中的每一项做一件事)
let arr = [1, 2, 3, 4, 5, 6];
arr.forEach((item, index) => {
  console.log(item);
});
console.log(arr); //[ 1, 2, 3, 4, 5, 6 ]

// 2.map(让数组通过某种计算产生一个新的数组)
// let arrMap = arr.map((item, index) => item * 2);   // 简写体,只有一个表达式,附加一个隐式返回(就是去掉return语句)
const arrMap = arr.map((item, index) => {
  return item * 2; // 块体中必须明确使用 return 语句
});
console.log(arrMap); //[ 2, 4, 6, 8, 10, 12 ]

// 3.reduce(让数组中的前项和后项做某种计算,并累计最终值)
const arrAdd = arr.reduce((prev, next) => {
  return prev + next;
});
console.log(arrAdd); //21

// 4.filter(筛选数组中符合条件的项,返回新的数组)
const newArr = arr.filter(item => item > 4);
console.log(newArr); //[5,6]

// 5.every(检测数组中每一项是否符合条件,全部满足才为true,否则为false)
const arrAll = arr.every(item => item > 5);
console.log(arrAll); //false

// 6.some(检测数组中是否有某些项满足条件,只要有一个满足返回就为true)
const arrAny = arr.some(item => item % 2 === 0);
console.log(arrAny); //true

// 7.includes方法返回一个布尔值,表示某个数组是否包含给定的值
console.log([1, 2, 3].includes(2)); // true  该方法的第二个参数表示搜索的起始位置,默认为0
console.log([1, 2, 3].includes(4)); //false
console.log([1, 2, 3].includes(3, -1)); //true 如果第二个参数为负数,则表示倒数的位置
console.log([1, 2, 3].includes(2, -4)); //true 如果第二个参数为负数,它绝对值大于数组长度(比如第二个参数为-4,但数组长度为3),则会重置为从0开始。
console.log([1, 2, NaN].includes(NaN)); //true

// 8.find()函数用来查找目标元素,找到就返回该元素,找不到返回undefined   (找出第一个符合条件的数组成员)
const arr1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11];
const ret1 = arr1.find((value, index, arr) => value > 4); //5
const ret2 = arr1.find((value, index, arr) => value > 14); //undefined

// 9.findIndex()函数也是查找目标元素,找到就返回元素的位置(返回第一个符合条件的数组成员的位置),找不到就返回-1
console.log([1, 5, 10, 15].findIndex((value, index, arr) => value > 5)); //2 从第0位开始算

// 10.Array.of方法用于将一组值,转换为数组
Array.of(3, 11, 8); // [3,11,8]
Array.of(3); // [3]
Array.of(3).length; // 1

// 11.keys()是对键名的遍历、values()是对键值的遍历,entries()是对键值对的遍历。
for (let index of ["a", "b"].keys()) {
  console.log(index); // 0 1
}

for (let elem of ["a", "b"].values()) {
  console.log(elem); // 'a' 'b'
}

for (let [index, elem] of ["a", "b"].entries()) {
  console.log(index, elem); // 0 "a"   1 "b"
}

 

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,核心算法采用蒙特卡罗树搜索(MCTS)。项目旨在解决无人机在复杂三维环境中自主路径规划的问题,通过MCTS的随机模拟与渐进式搜索机制,实现高效、智能化的路径规划。项目不仅考虑静态环境建模,还集成了障碍物检测与避障机制,确保无人机飞行的安全性和效率。文档涵盖了从环境准备、数据处理、算法设计与实现、模型训练与预测、性能评估到GUI界面设计的完整流程,并提供了详细的代码示例。此外,项目采用模块化设计,支持多无人机协同路径规划、动态环境实时路径重规划等未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和无人机技术的研发人员;从事无人机路径规划、智能导航系统开发的工程师;对MCTS算法感兴趣的算法研究人员。 使用场景及目标:①理解MCTS算法在三维路径规划中的应用;②掌握基于MATLAB的无人机路径规划项目开发全流程;③学习如何通过MCTS算法优化无人机在复杂环境中的飞行路径,提高飞行安全性和效率;④为后续多无人机协同规划、动态环境实时调整等高级应用打下基础。 其他说明:项目不仅提供了详细的理论解释和技术实现,还特别关注了实际应用中的挑战和解决方案。例如,通过多阶段优化与迭代增强机制提升路径质量,结合环境建模与障碍物感知保障路径安全,利用GPU加速推理提升计算效率等。此外,项目还强调了代码模块化与调试便利性,便于后续功能扩展和性能优化。项目未来改进方向包括引入深度强化学习辅助路径规划、扩展至多无人机协同路径规划、增强动态环境实时路径重规划能力等,展示了广阔的应用前景和发展潜力。
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